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基于人工智能的硬化层深预测系统

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-6页
第一章 绪论第6-10页
   ·论文研究的目的和意义第6页
   ·国内外研究现状及任务第6-8页
   ·课题的实施方案第8-10页
第二章 涡流检测信号分析的理论基础第10-24页
   ·涡流检测基本原理第10-11页
   ·趋肤效应第11-12页
   ·阻抗分析法第12-20页
   ·影响线圈阻抗的因素第20-21页
   ·渗碳材料的特征第21-24页
第三章 信息融合广义期望算子第24-30页
   ·信息融合概论第24-25页
   ·信息融合方法第25-28页
   ·涡流信号的融合依据第28-30页
第四章 遗传算法第30-40页
   ·遗传算法概论第30-32页
   ·遗传算法策略第32-37页
   ·遗传算法参数第37-40页
第五章 结果及分析第40-49页
   ·融合结果第40-41页
   ·融合方法改进结果第41-44页
   ·融合系统的可靠性分析第44-45页
   ·算法稳定性分析第45-46页
   ·用户界面第46-49页
结束语第49-50页
参考文献第50-54页
致谢第54页

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